Suivi des robots d’indexation IA : au cœur de la base de données Intel de DataDome

Au cours de l’année écoulée, les agents d’IA et les crawlers d’IA sur lesquels ils s’appuient sont discrètement devenus une nouvelle façon pour les utilisateurs de naviguer sur le web. Ils aident les utilisateurs à comparer les prix, à résumer des contenus et même à effectuer des transactions, souvent sans aucune interaction directe. Ces agents s’appuient sur des crawlers, des scripts et des frameworks d’automatisation pour accomplir leur travail et, dans de nombreux cas, ils fonctionnent d’une manière difficile à distinguer des bots traditionnels, voire des utilisateurs réels.

Cela a créé de nouveaux défis pour les équipes chargées de la sécurité, des plateformes et de la fraude. De nombreuses organisations ont investi massivement dans la gestion des bots, la détection des fraudes et les contrôles d’accès. Mais l’arrivée des agents IA change la donne. Ces outils ne se comportent pas comme des crawlers classiques. Ils ne respectent pas toujours les règles. Et ils sont adoptés plus rapidement que la plupart des équipes ne peuvent le suivre.

C’est un problème que nous suivons de près. Et il évolue rapidement.

Tous les agents d’IA ne sont pas malveillants, mais tous doivent être compris

Il existe un éventail croissant d’automatisations basées sur l’IA dans le monde réel. Certaines sont utiles, d’autres neutres, et d’autres encore présentent des risques évidents pour les opérations commerciales, l’infrastructure et la confiance.

Nous observons une hausse du trafic en provenance de crawlers LLM identifiés, utilisés pour récupérer des pages à des fins d’entraînement ou d’inférence en temps réel, comme GPTBot et ClaudeBot. D’autres sont plus difficiles à détecter : robots d’indexation anonymes derrière des proxys rotatifs, assistants d’achat intégrés et agents autonomes interagissant avec des API ou effectuant des tâches pour le compte des utilisateurs. D’autres encore fonctionnent dans le cadre d’outils commerciaux de scraping, utilisant l’IA pour extraire des données structurées tout en semblant humains.

Certains de ces agents peuvent fonctionner dans le cadre des politiques de la plateforme. Beaucoup ne le font pas. Certains existent dans une zone grise, ce qui les rend difficiles à classer sans contexte supplémentaire. Et comme ce type de trafic se confond souvent avec des sessions légitimes, il déclenche rarement les défenses traditionnelles contre les bots.

C’est là que réside le véritable changement : il ne suffit plus de se demander « Est-ce un bot ? ». La question est désormais « De quel type d’automatisation s’agit-il et pourquoi est-elle présente ? ».

Les renseignements habituels sur les menaces n’aident pas à répondre à ces questions

La plupart des sources d’informations sur les menaces ont été conçues à une autre époque. Elles sont très efficaces pour mettre en évidence les indicateurs de logiciels malveillants, les infrastructures liées aux APT ou les vulnérabilités connues exploitées dans la nature. Mais elles offrent peu d’informations sur les types d’automatisation auxquels la plupart des entreprises sont désormais confrontées au quotidien.

Il n’existe aucun flux qui vous indique quel outil de scraping vient d’atteindre votre page de connexion, quel framework d’automatisation est utilisé pour tester votre processus de paiement ou quel robot d’indexation IA contourne votre fichier robots.txt.

Les équipes se retrouvent donc sans le contexte nécessaire pour comprendre et agir en toute confiance face à une automatisation qui affecte déjà les performances et les risques.

Pourquoi nous avons créé DataDome Intel

Nous pensons que la visibilité devrait être une évidence. Les défenseurs doivent avoir accès aux informations dont ils ont besoin pour prendre des décisions éclairées, quels que soient les outils qu’ils utilisent ou qu’ils soient clients de DataDome ou non.

DataDome Intel est une base de données publique en constante évolution qui répertorie les bots, les crawlers, les outils de spoofing, les frameworks d’automatisation et les agents IA. Il s’agit de la ressource la plus complète de ce type disponible à l’heure actuelle, et elle est accessible à tous.

Chaque entrée comprend une description en anglais simple de l’outil ou du robot d’indexation, son comportement habituel et son utilisation. Nous indiquons également s’il respecte le fichier robots.txt et comment le bloquer ou l’autoriser en fonction des besoins de votre entreprise.

Nous mettons à jour la base de données en continu, en fonction du trafic réel observé sur notre réseau mondial de clients. À l’heure actuelle, elle comprend :

• plus de 57 000 agents utilisateurs de robots d’indexation connus,
• des dizaines de robots d’indexation liés à l’IA et au LLM,
• des navigateurs sans interface, des outils de contournement des empreintes digitales, des résolveurs de CAPTCHA, et bien plus encore.

Nous rendons ces données publiques afin d’aider les équipes à mieux comprendre ce qui affecte leur infrastructure et de promouvoir l’adoption sécurisée de l’IA agentielle. La seule façon de distinguer ce qui est utile de ce qui est nuisible est de savoir ce qui existe.

Il s’agit de contrôle, pas seulement de blocage

On a tendance à considérer les bots comme étant bons ou mauvais. Mais en réalité, l’automatisation est plus nuancée. Certains crawlers remplissent des fonctions d’accessibilité, d’autres collectent des informations stratégiques. Certains sont essentiels à votre SEO, tandis que d’autres peuvent scraper vos prix, manipuler la disponibilité de vos produits ou tenter des fraudes au paiement.

Gérer ce type de trafic nécessite du contexte : savoir qui est derrière chaque requête, comprendre son objectif, et disposer des bons outils pour décider comment y réagir.

Quelle que soit votre stratégie – autoriser, bloquer, challenger ou monétiser le trafic automatisé – tout commence par la visibilité. C’est précisément ce que DataDome Intel vous apporte.

Le paysage de l’automatisation évolue. Le partage des informations doit suivre le rythme

La frontière entre le trafic humain et le trafic automatisé n’est plus claire. À mesure que les agents d’IA deviennent plus performants et plus courants, les équipes chargées de la sécurité, de la fraude et des plateformes ont besoin de meilleurs outils pour naviguer dans cette transition.

Cela implique notamment d’avoir accès à des informations sur les menaces qui reflètent les risques actuels liés à l’automatisation, et pas seulement les attaques d’hier. Cela nécessite également un contexte commun à l’ensemble du secteur, afin que nous ne soyons pas tous isolés à résoudre les mêmes problèmes, ainsi qu’un accès ouvert aux informations qui aident les défenseurs à comprendre ce à quoi ils sont confrontés, qu’ils soient clients ou non.

Nous avons créé DataDome Intel pour aider à mener cette transition en tant que ressource reflétant ce qui se passe actuellement sur le web et ce dont les équipes ont besoin pour garder une longueur d’avance.

Vous pouvez explorer la base de données ici.